【摘 要】
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为了解决乳腺肿瘤诊断中误差代价敏感的不平衡分类问题,提出一种改进的随机森林算法的乳腺肿瘤诊断模型。首先,在随机森林算法的基础上,将良恶乳腺肿瘤样本的诊断性能分开考
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为了解决乳腺肿瘤诊断中误差代价敏感的不平衡分类问题,提出一种改进的随机森林算法的乳腺肿瘤诊断模型。首先,在随机森林算法的基础上,将良恶乳腺肿瘤样本的诊断性能分开考虑,利用随机森林的泛化误差上界相关因素推导出ROC曲线的查全率(TPR)和误警率(FPR)的上界值。给出针对特定类别优化分类性能的基准,绘制出不同决策阈值下的TPR和FPR值的ROC曲线,调整平均关联度,再次训练,依据ROC曲线性能,确定最优平均关联度的诊断模型。最后,将该改进的随机森林算法与传统方法的诊断性能进行对比。实验结果证明,提出的方法模型在保证整体的诊断性能的前提下,对于提高恶性肿瘤的识别能力具有可行性和有效性。
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